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数字经济浪潮来袭 未来5年投资机会有哪些?中国科创家智享沙龙深圳论道
2022.02.22 18:02 科创板日报记者 敖瑾

《科创板日报》讯,近日,由上海报业集团科创板日报发起的“2022中国科创家智享沙龙”数字经济专场在深圳举办。活动特邀来自产业、投资领域的专家代表,分享案例与观点,以不同视角剖析万亿级数字经济赛道在结构化数据、领先算法、场景应用等方面的细分切片。

数字经济赛道的奥哲、十沣科技、触海科技等科创企业及公司负责人到场,分享了公司最新的业务进展以及行业洞察。深圳市大数据研究与应用协会、中力控股、同创伟业、星河资本、稻兴资本、云悦资本、工控兄弟连的投资人及行业专家等,也参与了本次沙龙,现场针对产业数字化、数字产业化等话题与企业进行了会谈交流。深圳京师律师事务所为本次活动提供特约支持。

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企业淘金数字化浪潮

低代码近期在产业数字化浪潮中的热度不断上升。低代码,是一种无需代码或者很少代码就可以快速开发出应用程序的开发方式,可以降低业务应用的开发成本。奥哲首席产品官朱鹏喜介绍,低代码受到关注,一个很重要的原因是,低代码的应用可以解决企业在数字化过程中个性化的需求。“企业信息化浪潮来临,而现阶段企业业务又都处在一个爆发的阶段,在庞大的需求背后却是有限的IT产能,低代码则提供了一种解决方式。”

他进一步介绍,数字化大迁徙的发展大体分为三个阶段,“第一个阶段是业务数字化,第二个叫数字业务化,第三个叫业务数字原生。在业务数字化阶段,实施主体主要是IT部门;在数字业务化阶段,运营部门可以通过洞察数据来分析业务,进一步优化业务环节和流程,从而形成闭环;在业务数字原生阶段时,所有企业人员都能像使用手机一样操作数字化系统,落地其业务想法。目前大多数企业还处在第一阶段,还有部分企业进入了第二阶段,但未来的目标应该是业务数字原生,也就是第三阶段,通过数字化方式去构建公司业务本身。整个迁徙过程中,低代码是背后重要源动力之一,可以缩短第一阶段到第三阶段的距离。”

据了解,奥哲成立于2010年,是一家企业数字化服务商,通过低代码助力企业实现数字化转型。目前奥哲旗下拥有四款核心产品:面向数字化管理员的开发工具氚云,面向专业开发者的数字化引擎云枢;流程管理引擎H3 BPM;面向业务人员的数字化管理工具有格。

数据显示,截至目前,奥哲已服务超过20万家企业组织,涉及众多行业标杆企业,如中国建行、中建八局、石药集团、中海达、民生证券等。其过往投资方包括高榕资本、华泰创新、华创资本、钧山投资等。

数字化是助力制造业升级的重要手段。过去,中国制造业发展很大程度上依靠的是“逆向设计”,即通过解构借鉴国外产品的技术和设计,完成自身产品的制造。但未来要提升中国制造的国际竞争力,必须从逆向设计走向正向设计,即要有自主研发生产和创新的能力。这其中涉及到验证和模拟的过程。

参会企业十沣科技,则专注于通过数字化手段解决这一环节的问题。

“以汽车制造为例,如何证明你所生产的汽车在发生碰撞事故时,车里的人生命安全可以保障,最原始的手段是,通过不同的设计,做出不同的汽车,然后进行无数次碰撞实验,但这种方式成本很高且耗时很长。而工业仿真软件则可以解决生产制造过程中的这个痛点。”十沣科技市场规划总监荣劼介绍。

现阶段,国内的工业仿真软件与国外的仍存在较大差距,一些关键领域涉及的软件,国内采用的仍然是国外厂商产品。工控兄弟连CEO吴益宇在圆桌会谈时坦言,目前产业数字化转型还有大量工作要做。“工业仿真软件涉及很多跨学科的内容,真正有实力的企业目前来讲国内还不算多,跟国外的差距少说也有30年。对制造业来说,数字化转型肯定是一个必然的方向,但在数字化之前,其实我们还有大量的工作要做,包括精益化、自动化,才有未来的智能化。从制造业实体来看,不能太好高骛远,而是要脚踏实地,目前的一些号称工业4.0工厂,其实还有很多课要补。”

但荣劼表示,中国大量工程案例沉淀下来的数据,将有力推动工业仿真软件加速升级。“传统仿真软件毕竟是基于理论模型,它必须通过实际数据和案例来验证,再不断进行调节,如果能把国内大量工程项目的数据和工业仿真软件结合起来,国内的工业软件很快就能更上一层楼。”

资料显示,十沣科技成立于2020年12月,致力于高端工业软件、数字孪生系统与仿真云服务平台自主研发及产业化。目前公司已完成两轮融资,投资方为国家产业基金、地方政府引导基金和知名风投等。

数字化应用一个更常见的场景是在品牌营销领域。新冠疫情无形中助推了中国制造出海热潮。但随着卖家竞争变得越来越激烈,跨境卖家开始从对供应链的重视逐步转向对品牌的重视,数字化工具的运用,可以更快帮助跨境电商找到产品定位,占领微笑曲线的两端。

“随着宏观环境的变化,国内卖家拓展海外市场,面临的最大问题之一就是营销,例如如何通过数字技术找准产品定位,并精准触达目标受众,助力品牌增长。企业在国内市场的产品定位可能和在国外时是完全不一样的,那到底要怎么样找准定位?数字技术正在让世界变平,有了数字技术之后,我们就可以通过大数据、社交媒体,便捷找到客户特征。直接触达最终消费者,形成更好的用户体验,这就是DTC。DTC将深刻改变中国出口结构。”稻米云创始人、CEO李驹在现场分享中表示。

据了解,稻米云以DMP+CDP+MA为底层技术架构,产品能够整合企业全渠道营销数据,包含Facebook等海外主流渠道广告投放数据、用户行为数据、订单数据等,结合其特有的“流量DNA标记体系”, 形成企业自有的客户数字画像、全链路转化路径和标签体系,从而提升营销ROI,适用于B2B品牌出海、B2C跨境电商独立站多个行业。随着出海品牌以独立站建设为抓手,稻米云的独立站营销解决方案,可以有效提升独立站引流和转化能力。公司核心团队全部来自华为,创始团队均具有10多年的国际化营销经验。公司在去年7月完成数千万元天使轮融资。

数据合规成行业发展焦点

目前,产业数字化正在各行业火热推进,但在此过程中,仍存在各种各样的痛点、难点。

数据合规成为了数字化浪潮中各相关方关注的焦点。滴滴去年的IPO,争议点就在于数据合规。但北京京师律师事务所高级合伙人、京师深圳律师事务所主任律师邵雷雷认为,从当前的数据看,相关中国企业赴美上市的窗口并没有被堵死,今年1月迄今,已有15家中国企业在美IPO取得进展。

“滴滴事件以来,一批关于境内企业在境外发行证券和上市的新规,陆续进入征求意见阶段,但这些规定总的来看目的并非是把企业完全限制,而是让它们做好备案登记。“过去中国证监会对部分企业赴美上市是不知情的,而现在要求全面实施备案,但备案不等于审批,并不是说企业赴美上市必须经由证监会批准。

从理解管理规定的角度上看,国家还是支持鼓励优秀企业,自由选择在哪些交易所或资本市场上市的。”但他提醒,相关企业需要在用户数据的处理上更加谨慎,如针对应用平台的未付费用户,是否可以少收集一些信息,以避免因为无效用户数量过多,而给自身平添IPO障碍。

京师深圳资本市场法律事务部主任刘东坤律师则进一步表示,在投融资以及IPO过程中,数据合规包括几个方面,如数据的来源合规、管理合规、使用合规以及共享合规,“共享合规是非常重要的一部分,因为数据的生命本质在于流动”。刘东坤律师指出,数据的流转或共享由于涉及外部第三方,是最容易造成安全隐患和突破合规底线的薄弱环节。同时,企业在开展涉数据业务的过程中,数据商业化模式的合规性也应该重点进行关注。

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中力控股董事长刘建刚在圆桌交流时表示,目前仍有很多企业对产业数字化的认知不到位,“可能需要外部的倒逼,比如整个产业链已经实现了初步数字化,再有就是企业内部的价值产生依赖于数字化的解决方案,企业面对这些比较紧迫需要解决的问题时,数字化转型的动力可能会更足,在这方面也会有更加实质性的推进。”

稻兴资本合伙人王芳则表示,稻兴资本是一支产业投资机构,从产业的角度看,产业数字化对于工厂主而言,最关键的是能否能做到降本增效的价值,同时数字化升级后替代原有劳动力的工人,是不是也有一套创新业务增长的培养体系,让工人也能在转型升级浪潮中得到双重转型升级的红利。从产业投资角度看,围绕某一两个产业数字化转型的上下游去选择项目,也能找到更能适应市场和环境发展的企业。

同创伟业投资总监孙林则表示,产业数字化转型对人力的替代已经进入到了新阶段。“机器不仅是替换人,去完成一些人难以完成的工作,而是开始替换人也可以做的工作。当机器做了,它收获的经济效益和社会效益比人来做的时候还要更好,但在这个阶段,机器要做到的是能不能在精确度上更上一层楼,做得更好。”

星河资本投资总监孙远认为,数字化战略会成为国家两大战略之一,但目前有一些数据定位的问题需要确定厘清。“我们分析数字化战略会是一个持续二三十年的大战略,但这里面有些问题需要解决,最显而易见的问题就是明文数据一旦被‘看见’,就无法控制它的使用,包括用途和用量,即信息暴露,并被滥用。而密文运算目前对企业来说是成本项,短期内看不到收益。不过长期来看,随着数字化战略逐步实施,在密文运算的成本投入可能会转变为类似于准入标准的方式,将成本转嫁至其他国家。” 孙远表示对数字化领域长期看好,“有点类似当年的人工智能产品,长期的技术曲线是有看点的。”

PLG(产品驱动增长)和云原生是云悦资本比较看好的领域,合伙人李璐璐提到,在看待数字产业化的过程中,会重点关注数字化产品和方案,是否能保证数据安全、是否有助于流程的优化和效率的提升,是否切实解决了场景化的需求和痛点。“客户规模、续费率和对SaaS的接受程度,形成了难以平衡的三角:大客户价值量高,续费率高,但对SaaS接受程度相对较低;中小企业SaaS接受度相对较高,但是价值量低,续费率低。因此,能够打破这个三角平衡的项目,我们都持续看好。”她还指出, ToB类业务不同于ToC类业务,场景打磨、产品迭代、销售周期,都导致了ToB类公司成长相对较慢,需要更多的耐心和更多的理解。

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